[论文解读] Microservices: Granularity vs. Performance

Dharmendra Shadija, Mo Rezai+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 26, 2017

Software System Performance and Reliability参考文献 11被引用 7

一句话总结

本文研究了在云环境和物联网（IoT）环境中微服务粒度与应用性能之间的权衡。通过仿真，比较了大学入学申请系统在单容器和多容器部署模式下的表现，发现两种模式之间的延迟差异可忽略不计，表明在云原生架构中，通过合理编排，细粒度微服务不会显著降低性能。

ABSTRACT

Microservice Architectures (MA) have the potential to increase the agility of software development. In an era where businesses require software applications to evolve to support software emerging requirements, particularly for Internet of Things (IoT) applications, we examine the issue of microservice granularity and explore its effect upon application latency. Two approaches to microservice deployment are simulated; the first with microservices in a single container, and the second with microservices partitioned across separate containers. We observed a neglibible increase in service latency for the multiple container deployment over a single container.

研究动机与目标

• 研究微服务粒度对云环境和物联网环境中应用延迟的影响。
• 比较单体容器部署与微服务分布式容器部署的性能差异。
• 为设计或迁移到基于微服务的云应用的架构师提供实用指导。
• 探讨在资源受限的物联网场景中，特别是边缘计算与云盒（cloudlet）架构下，微服务部署模式的影响。
• 识别基于网络带宽等环境约束实现微服务自主编排的开放研究挑战。

提出的方法

• 使用两种部署模式模拟了一个大学入学申请应用：微服务部署在单个容器中，以及微服务部署在独立容器中。
• 在两种部署配置下测量服务调用的响应时间，以评估性能影响。
• 应用微服务架构（MSA）和领域驱动设计（DDD）的原则，指导服务分解与粒度决策。
• 评估服务间通信开销的影响，特别是在存在延迟和带宽限制的网络环境中的影响。
• 分析边缘计算与云盒在物联网场景中的作用，其中微服务可部署在本地设备上以减少对网络的依赖。
• 以ZeroMQ作为分布式微服务环境中服务间通信协议的参考。

实验结果

研究问题

• RQ1 在基于云的部署中，微服务粒度如何影响应用延迟？
• RQ2 将微服务部署在单个容器与独立容器中，性能差异有多大？
• RQ3 在细粒度微服务架构中，网络通信开销如何影响端到端响应时间？
• RQ4 在受限网络资源的物联网环境中，微服务部署模式有何影响？
• RQ5 网络带宽和设备距离等环境因素如何影响最优微服务粒度？

主要发现

• 单容器与多容器部署在服务调用延迟上的性能差异可忽略不计，表明在云环境中，细粒度微服务不会带来显著的性能损失。
• 与集中部署的微服务相比，部署在独立容器中的微服务仅带来极小的延迟增加，表明在设计良好的系统中，网络通信开销是可管理的。
• 研究表明，基于业务能力与团队结构的功能分解比严格以性能为导向的粒度设计更为关键。
• 在物联网场景中，特别是采用边缘计算与云盒架构时，较粗粒度的服务可能更优，以减少网络通信并提升系统韧性。
• 研究强调，微服务粒度必须具备上下文感知能力，受部署环境、网络约束和系统可靠性需求的影响。
• 研究结果支持在云原生系统中采用细粒度微服务的可行性，前提是通信模式与部署策略得到精心管理。